语音识别 Search and Decoding 总结

最新推荐文章于 2025-01-02 22:31:37 发布
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本文探讨了 Lexical knowledge 的内部结构，详细介绍了 wordHMM 的组成方式：它由一系列 phonemodels 组成，而每个 phonemodel 则进一步细分为多个 subphonestates。

1. 先总结一下 lexical knowledge

    

     Lexical knowledge 中，每个 word HMM 由一系列 phone models 组成，而每一个 phone model 由一系列 subphone states 组成。










       

语音识别在智能家居控制中的最佳实践
AI智能探索者的博客
04-15 1428
随着物联网（IoT）设备的普及，智能家居市场规模预计2025年突破1500亿美元（IDC数据）。语音交互作为最自然的人机接口，正在取代传统触屏/按键控制方式。本文聚焦语音识别技术在智能家居场景中的工程化实践，涵盖从麦克风阵列信号处理到设备控制指令生成的完整链路，重点解决环境噪声鲁棒性、多设备唤醒冲突、意图解析准确率等核心问题。技术基础：解析语音识别核心概念与系统架构算法实现：提供唤醒词检测、ASR、意图解析的Python代码示例数学建模：推导声学模型、语言模型的关键公式实战指南。
汽车IVI中控开发入门及进阶（十三）：语音识别
码农17年的博客
03-13 837
IVI中控上的语音识别，在目前市场上也是非常显眼的一个创新，大幅改变了传统IVI的操作习惯。语音识别Speech recognition，也称为自动语音识别（ASR）、计算机语音识别或语音到文本，是一种使程序能够将人类语音处理成书面格式的能力。语音识别Speech recognition是计算机科学computer science 和计算语言学computational linguistics的一个跨学科子领域，它开发了能够通过计算机识别口语并将其翻译成文本的方法和技术。
语音识别总结
Jacky Shin的专栏
09-05 1万+
由于项目需要，需要研究一下语音识别。 目前得到的结论如下： 可供使用的语音识别有Google, 讯飞，OpenEars 经测试：Google语音识别可以识别出普通话，香港话，台湾话。 网上有一个例子， 是根据苹果的官方Demo, SpeakHear改的， 效果还是不错的，唯一不太好的是，它没有判断什么时候用户说完话了，而是需要用户来点击结束，才认为是结束。 可以参看这篇文章：http://
语音识别之自我总结
liufuliang163的专栏
01-10 1711
语音识别之自我总结 1.进入语音识别领域 因为各种原因，之前单位不想继续了，打算换工作，正好在加入的技术群里面有招聘相关职位，看了下，比较符合（主要是用ARM汇编写过程序，做过代码优化等），顺利进到新公司，开始接触语音识别领域。 2.工作和学习过程        工作吗，首先看公司安排，公司打算做一款嵌入式语音识别引擎，经过评估，确定用 CMU Sphinx,之前同事已经做
语音识别心得（花朵分类程序）
bayhax的博客
04-09 1325
文章目录写作目的python语音模块语音转文字处理模块文字转语音处理模块播放音频文件模块总结 写作目的 最近在做自己的毕业设计，打算做的是基于tensorflow利用CNN算法进行识别。于是查找资料之后，就做了花朵识别分类程序，在github上找到了一个可以用的程序，于是copy下来，自己进行改动来实现自己想要的功能。然后在指导老师的建议下，增加了语音识别指定的图片这个模块。在增加这个模块的过程中...
语音识别学习阶段性总结（一）
dianguan5769的博客
05-18 887
一．对语音识别总体认识的简单叙述 　　语音识别大体上就是将人类的语音信号输入系统，识别出对应的文字。语音合成则是一个相反的过程，给出文本，输入系统后能够输出文字对应的语音信号。 　　语音识别是一个大方向，细分起来包括了声纹识别、关键词识别、语音信号处理等方向，还包括了很重要的连续语音识别。而语音合成方面，主要学习的是歌声合成的相关知识。 　　语音识别的过程大体可以分为两个阶段，前...
Beam search 以及在语音识别（pure E2E）中的使用
panxin801的博客
03-03 1093
Beam search 以及在语音识别（pure E2E）中的使用 Author: Xin Pan Date: 2021.2.22 语音识别（ASR）中解码时一个很重要的过程。在其中不论是传统语音识别或是E2E的新结构虽然LM也许不存在了，但是解码过程和其中的解码方法是必不可少的。 首先简单说下beam search,之后说下ASR E2E+without LM这种方式中beam search如何使用的。 Beam Search Beam search是介于穷举搜索和贪心搜索之间的一种搜索算法。 穷举搜索
SUBWORD REGULARIZATION AND BEAM SEARCH DECODING.pdf
11-19
在自动语音识别（ASR）领域，确定在识别流程各个阶段使用哪些单位的正确规模是一个关键的研究领域。在本文中，我们尝试运用最近引入的子词正则化技术（subword regularization technique）[1]，在端到端自动语音识别...
【语音识别框架】语音识别框架之wenet
的博客
04-01 1万+
环境配置 https://github.com/wenet-e2e/wenet git clone https://github.com/wenet-e2e/wenet.git # 克隆源码 AIShell 教程 我们提供了example/aishell/s0/run.sh关于 aishell-1 数据的配方 配方很简单，我们建议您手动逐个运行每个阶段并检查结果以了解整个过程。 cd example/aishell/s0 bash run.sh --stage -1 --stop-stage -1 bas
【飞桨PaddleSpeech语音技术课程】— 语音识别-流式服务-模型部分
小湉湉的博客
10-28 2953
【飞桨PaddleSpeech语音技术课程】— 语音识别-流式服务-模型部分
Python-基于Pytorch的中文聊天机器人集成BeamSearch算法
08-11
基于Pytorch的中文聊天机器人 集成BeamSearch算法
beam search（束搜索）与 vliterbi（维特比算法）；语音识别算法vad、asr、tts
weixin_42357472的博客
03-30 4451
vliterbi（维特比算法） 动态规划 维特比使用场景：前后状态结果间无关系，相互独立。因而使用在HMM，CRF这样的输出场景中。是全局最优解。 beam search（束搜索） 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82829880 贪心算法 beam Search：结果之间有依赖关系。例如：翻译模型、transformer，因为输出依赖与上一个结果的输入。是局部最优解 语言识别算法 参考：https://www.zhihu.com/question/35833334/answ
浅谈Beam Search
最新发布
午夜的行人
01-02 875
是一种启发式搜索算法，常用于序列生成任务（如机器翻译、文本生成、语音识别等）。它在每一步生成时，保留当前最优的 ( k ) 个候选序列（( k ) 为 beam width），而不是像贪心搜索那样只保留一个最优解。通过这种方式，它能在一定程度上避免局部最优，同时减少计算量。Beam Search 是一种高效的序列生成算法，通过保留多个候选序列，能够在保证生成质量的同时减少计算量。以上代码展示了如何使用 PyTorch 实现一个简单的 Beam Search。
BeamSearch的理解
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新手上路，刹不住车
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BeamSearch的理解 转自知乎问题“谁能解释下seq2seq中的beam search算法过程?”高分回答 https://www.zhihu.com/question/54356960
Beam Search理解
weixin_42421001的博客
08-13 1320
beam search:在test的过程中生成几段序列的方式，通常用于机器翻译或看图说话中。 beam search 中有一个重要的参数：beam size = k，表示最后生成的得分最高的前k个序列 在看图说话或机器翻译中，最后生成的句子中的每个单词肯定是训练集所产生语料库中的单词，采用全局搜索，空间太大，效果提升并不明显。 beam search的原理（下面用一个例子简单描述） 在te...
深度学习之beam search
van的博客
06-27 798
李宏毅《DLHLP》学习笔记3 - Beam Search
好记性不如烂笔头
03-13 560
最近在学习语音识别的知识，发现李宏毅老师今年也出了相应的视频，相应的课件可以从下面的位置获取：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html Beam Search只是课件中的一小部分，之所以单独提出来，是因为前几天才看过，又看李宏毅老师的视频，觉得讲的通俗易懂，值得推荐。 Youtube视频：video-1 video-2 vid...
sphinx中用的束搜索（Beam Search Algorithm）算法
hezhourongro的专栏
11-08 1235
最近一直在看spinx中的连续语音识别算法，即束搜索算法        束搜索算法是广度优先搜索算法（Breadth-First Search ）的一种改进，它是一种节省内存的广度优先搜索算法，此算法包含一个启发函数h和一个给定的束宽度B。用启发函数h估计从给定节点到达目标节点的消费，用束宽度B，指定在每一级的Breadth-First Search中存储的节点数。         Brea
深入浅出 Beam Search：自然语言处理中的高效搜索利器
进一步有进一步的欢喜~
12-29 1625
本文深入剖析了 Beam Search 这一高效搜索算法，追溯其起源与发展历程，详细解释其工作原理与实现细节，并通过具体例子如机器翻译、语音识别和文本摘要等应用场景，展示了它在现代自然语言处理中的重要作用。文章不仅探讨了 Beam Search 的优势，如提高效率和灵活性，也指出了潜在局限，并提出了优化策略。无论是研究人员还是开发者，都能从中获得宝贵见解，理解如何更好地应用这一技术来提升序列生成任务的表现。
语音识别基础课程PPT课件合集
语音识别是当前人工智能与人机交互技术中极为重要的一项技术，广泛应用于智能语音助手、语音搜索、语音翻译、智能车载系统、语音控制设备等领域。根据提供的信息，该资源为“语音识别PPT课件课件”，内容结构完整，...
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